
Ciò che mi piace di più di Azure Databricks è come si integra perfettamente con l'ecosistema Azure — specialmente con servizi come Data Lake, Synapse e Data Factory. Offre un eccellente equilibrio tra facilità d'uso e capacità avanzate, permettendo sia agli utenti tecnici che non tecnici di collaborare in un unico ambiente. I notebook sono intuitivi e supportano più linguaggi come SQL, Python e R, il che rende l'implementazione e la sperimentazione fluide. Lo utilizzo frequentemente per costruire e gestire pipeline di dati, eseguire trasformazioni e sviluppare modelli di machine learning. La scalabilità della piattaforma, i cluster auto-scalabili e le funzionalità gestite di Delta Lake rendono efficiente la gestione di grandi set di dati. Il supporto clienti è generalmente utile e la piattaforma continua ad evolversi con aggiornamenti frequenti che aggiungono ancora più funzionalità utili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Sebbene Azure Databricks sia potente, ci sono alcune aree che potrebbero essere migliorate. La configurazione iniziale e l'impostazione dell'ambiente possono essere leggermente complesse per i nuovi utenti, e i tempi di avvio dei cluster possono talvolta essere lenti. La struttura dei prezzi richiede anche un attento monitoraggio: i costi possono aumentare rapidamente se i cluster non sono ottimizzati o terminati automaticamente in modo corretto. Anche se l'interfaccia è robusta, potrebbe essere più adatta ai principianti, e il controllo delle versioni dei notebook potrebbe essere più fluido. I tempi di risposta del supporto clienti possono variare a seconda della gravità del problema. Tuttavia, una volta che ci si abitua all'ambiente, è una piattaforma altamente capace e affidabile per i carichi di lavoro e le analisi dei dati quotidiani. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
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Recensione organica. Questa recensione è stata scritta interamente senza invito o incentivo da parte di G2, un venditore o un affiliato.
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